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龙图腾网恭喜福建中天智博科技有限公司申请的专利一种基于人脸人体重识别的中长跑评测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119280783B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411828166.2，技术领域涉及：A63B71/06；该发明授权一种基于人脸人体重识别的中长跑评测方法及系统是由余秋燕;黄博文;陈书杨;何建良;黄陈峰设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人脸人体重识别的中长跑评测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及中长跑测评技术领域，尤其为一种基于人脸人体重识别的中长跑评测方法及系统，系统包含数据采集、算法主机、云端服务器和终端模块。数据采集模块中摄像头组与压力传感垫分别采集图像与压力数据；算法主机模块处理数据，识别人脸人体特征、跟踪人员、计算成绩并分析违规；云端服务器存储各类数据；终端模块用于信息录入与结果展示。其评测方法包括数据采集、身份识别与跟踪、成绩计算、违规行为分析、数据整合存储及异常处理校正等步骤。本发明解决了现有RFID和AI人脸识别评测方式的诸多问题，如RFID无法生物特征识别与违规判断、AI人脸识别受环境干扰等。实现了精准身份识别、全程跟踪、精确成绩计算、全面违规检测及高效数据管理。

本发明授权一种基于人脸人体重识别的中长跑评测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人脸人体重识别的中长跑评测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1、数据采集：设置终端模块，终端模块包括评测人员录入人脸信息的终端、报考人员报名的终端以及展示评测结果信息的终端，评测人员录入人脸信息的终端、报考人员报名的终端分别采集人脸信息和报名信息并同步至云端服务器的全局人物信息库；通过布设在跑道起跑线、终点线、入弯、过弯、出弯位置的摄像头组采集评测人员图像，得到图像数据；利用铺设在跑道计圈点位置的压力传感垫采集评测人员经过时的压力特征点，得到压力检测数据；步骤S2、身份识别与跟踪：对采集的图像数据进行处理，利用基于深度学习的人脸检测算法检测人脸并提取特征，采用主成分分析算法进行降维处理，同时运用人体姿态识别技术提取人体姿态特征，构建人物身份特征模型；针对每个摄像头维护实时跟踪人物表，记录人物ID、人脸特征、人体图像特征流、关键点流，人物进入摄像头画面后根据关键点流信息过滤偏移过大目标，再用人体图像特征与实时跟踪人物表中剩余目标匹配，若相似度大于预设阈值则完成匹配，否则新增人物记录初始数据，若实时跟踪人物表内人物超过1秒未被匹配到则认为离开识别区域并移出实时跟踪人物表，在跟踪过程中实时更新人脸人体重识别相关特征信息；步骤S3、成绩计算：结合终点摄像头图像和压力传感垫数据确定评测人员过线时间，当压力传感垫上压力值超过预设阈值且持续一定时间认为人员脚踩在压力传感垫上，结合此时时间确定通过终点线时间点，同时与终点摄像头记录的图像帧时间比对校准；记录起跑时间，计算跑步时长；根据不同考试类型标准，将跑步时长与标准对比得出评测成绩；步骤S4、违规行为分析；跑步结束后，分析过程数据，进行违规判断，生成违规行为数据；步骤S5、数据整合与存储：将计算得到的评测成绩、违规行为数据以及相关身份识别数据、跑步过程数据进行整合，存储于云端服务器供终端调阅；步骤S6、异常处理与校正：若发现压力传感器数据异常或摄像头图像采集不完整自动标记数据并提示人工核查，对计时误差根据预先设定的误差校正算法进行自动校正；所述基于深度学习的人脸检测算法检测人脸并提取特征时，通过构建卷积神经网络模型计算人脸边界框和关键点预测值，人脸边界框预测公式为，人脸关键点预测公式为，其中，是预测的人脸边界框，是sigmoid函数，是网络输出的边界框偏移量，是预先定义的锚框尺寸，是锚框的中心坐标，是第个人脸的第个关键点预测位置，是网络输出的关键点偏移量；所述主成分分析算法进行降维处理的公式为，其中，是原始人脸图像向量，是平均人脸向量，是由协方差矩阵的特征向量组成的矩阵，表示矩阵的转置，是降维后的特征向量；在身份识别与跟踪步骤中，在计算最优特征相似度匹配逻辑时，从全局人物信息库提取评测人员对应特征表，特征表包括二维矩阵，其中，为特征个数，为特征维度，准备MDim待匹配特征，其中，为特征个数，Dim为特征维度，使用余弦相似度对两组特征两两比对，取最大相似度作为结果，余弦相似度公式为,其中，分别代表向量和的各分量，n表示向量和向量的维度数量，在特征比对过程中结合人脸人体重识别技术提取的特征向量进行计算；在成绩计算步骤中，压力传感垫上每个传感器记录在脚底平面坐标上的压力值,形成包含时序信息的三维数据，每个平面表示特定时刻下脚底压力空间分布，在压力特征识别过程中，根据压力检测数据生成压力分布图、比较区域压力差异、绘制压力变化曲线，采用动态时间规整比对方法，通过计算两条时间序列在不同时间点的最小距离和最优路径度量相似性，灵活匹配不同步态周期压力变化模式，将压力特征与人脸人体重识别技术获取的其他特征进行融合分析，辅助身份识别和成绩计算；在数据采集步骤中，摄像头在采集图像时利用图像金字塔技术对不同尺度的图像进行处理，提高对不同大小人脸的检测能力；所述违规行为分析时，若出现以下二者其中之一判定为违规：过程中有连续2个摄像头未监控到同一个评测人员；入弯处摄像头人物路线记录中有向内道方向大幅超出跑道范围情况。

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